2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Cloud Data Fusionの特徴と構成要素とは?

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Cloud Data Fusionの特徴と構成要素とは?について解説します。
(★注意:GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです)

Google Cloud Platform(GCP)のProfessional Data Engineer(PDE)試験では、Cloud Data Fusionの知識が重要です。Cloud Data Fusionは、データパイプラインおよびワークフローの構築と管理を効率化するためのフルマネージド型のデータ統合サービスです。

以下に、Cloud Data Fusionの特徴と構成要素について説明します。

Cloud Data Fusionの特徴

Cloud Data Fusionは、Google Cloud Platform(GCP)のデータ統合ツールです。Cloud Data Fusionはデータパイプラインやワークフローを作って管理するのに役立ちます。特に、コーディングなしで直感的な操作が可能なのが特徴です。簡単に言うと、Cloud Data Fusionは、データを集めたり、整理したり、分析したりする作業を簡単にするためのツールです。

主な機能は以下の通りです。

  1. データパイプラインの管理:データの流れを設計して管理するためのツールです。GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を使って、データの収集や処理の流れを簡単に作成できます。
  2. CDAPの利用:Cloud Data Fusionは、CDAPというオープンソースのプラットフォームを使っています。CDAPにより、Google Cloud上でさまざまなデータ処理作業を実行できます。
  3. バッチおよびストリーミング処理:データを一定期間ごとに処理するバッチ処理と、リアルタイムでデータを処理するストリーミング処理の両方に対応しています。

Cloud Data Fusionの構成要素

Cloud Data Fusionの構成要素は、以下のようになっています。

  • Dataprocとの連携:Cloud Data Fusionは、データの処理にDataprocを利用します。Dataprocにより、大規模なデータ処理が可能になります。
  • パイプライン構築:データの収集、変換、保存などを行うパイプラインを作成できます。
  • ノードとDAG:パイプライン内のタスクをノードで定義し、各ノード間の関係をDAG(有向非巡回グラフ)で表現します。

【練習問題】Cloud Data Fusionの特徴と構成要素

練習問題1

問題: Cloud Data Fusionを使用してバッチデータを処理する際に最も重要な考慮事項は何ですか?

  • A. データのリアルタイム処理の速度
  • B. パイプラインのエラーハンドリング
  • C. クエリの最適化
  • D. GUIベースの操作の簡便性

解答: B. パイプラインのエラーハンドリング

解説: バッチデータ処理では、エラーハンドリングが最も重要です。リアルタイム処理の速度はストリーミング処理に関連しており、クエリ最適化はデータ分析に関連します。GUIの簡便性はCloud Data Fusionの一般的な特徴であって、バッチ処理の主要な考慮事項ではありません。

練習問題2

問題: Cloud Data Fusionでストリーミングデータを処理する際、どのサービスと組み合わせるのが最も効果的ですか?

  • A. Cloud Storage
  • B. BigQuery
  • C. Dataflow
  • D. Compute Engine

解答: C. Dataflow

解説: ストリーミングデータの処理にはDataflowが最適です。Dataflowはストリーミングデータのリアルタイム処理に特化しており、Cloud Data Fusionと組み合わせることで効率的なストリーミングパイプラインが構築できます。

練習問題3

問題: Cloud Data Fusionにおいて、パイプラインの開発と管理において最も重要な機能は何ですか?

  • A. データの自動スケーリング
  • B. GUIベースのパイプライン設計
  • C. データセキュリティとアクセス制御
  • D. リアルタイムデータの分析

解答: B. GUIベースのパイプライン設計

解説: Cloud Data Fusionの最も重要な機能の一つは、GUIベースのパイプライン設計です。GUIベースのパイプライン設計により、コーディング不要で直感的にデータパイプラインを設計し、管理できます。

まとめ

Cloud Data Fusionを使えば、複雑なデータの統合や処理を効率的に行うことができ、他のGoogle Cloudのサービスとも連携できます。

Google CloudのPDE試験では、Cloud Data Fusionをどのように使ってデータ統合プロセスを設計し実装するかについての理解が問われます。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA